采用多级动态规划实现立体匹配

动态规划算法是立体匹配中比较流行的一种全局优化方法,然而传统的动态规划立体匹配算法因忽略了核线间像素对视差的影响,产生了比较明显的横向"条纹"效应.为了消除此效应,本文提出了一种采用多级动态规划的立体匹配算法.该算法通过建立初始视差空间,对核线间进行双向的动态规划运算,然后将合并得到的结果用于优化初始视差空间.基于新的视差空间在核线上进行双向的动态规划运算,最后求取使核线上和核线间动态规划合并结果最小的值作为所求视差.利用标准数据库Middlebury平台对提出的算法进行了测试.实验结果表明,该算法与传统的动态规划算法和基于扫描线优化算法相比,横向"条纹"效应有所改善,且总体误匹配率分别降低了28.60%和40.42%,提高了匹配结果的准确性.     

手术导航中三维定位系统的研究

手术导航中术中工作的重要工作是对双目摄像机拍摄到的图像进行立体匹配,从而确定手术器械的空间位置。因此,研究高精度的定位算法具有很重要的意义。本文采用主动式光学定位器,给出了3种立体匹配的算法。从匹配精度、匹配时间以及算法的实现难度上比较了各种算法的优劣。对基于特征标记点的空间位置的匹配算法进行改进,提高了标记点质心坐标的精度,并且用该算法来实现手术导航定位系统术中三维定位的功能。最后分析了影响系统定位精度的原因。     

立体视觉中的图像立体匹配方法

图像立体匹配是立体视觉的核心技术,在三维重建、视觉测量及目标识别等领域中得到了广泛的研究和应用.根据立体匹配技术特点,图像立体匹配可分为三大类:局部立体匹配、全局立体匹配和半全局立体匹配.着重介绍了前两大类中典型的图像立体匹配方法.对各种图像立体匹配方法的匹配算法进行了分析研究,并对图像立体匹配方法的发展提出了一些建议.     

基于生物信息学中双DNA序列比对 算法的图像立体匹配及其实现

提出了一种基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配新方法。图像立体匹配和生物信息学中双DNA序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元,因而新颖地将双序列比对算法引入图像立体匹配。首先介绍了基于动态规划的双序列比对算法原理及其用于图像立体匹配的实现方法,然后根据左右摄像机的最大视差是一个有限定值,进行了算法改进,极大地减少了计算量,并给出了VC6.0中的实现流程,最后采用4组不同的图像对进行了实验验证。该方法具有较低的计算复杂度和适宜于并行计算的特点,生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立体匹配提供了一个实用有效的方法。     

一种改进的快速立体匹配算法

提出了一种改进的快速立体匹配算法。对于双目视觉系统采集的2幅图像,首先采用区域匹配算法进行初始快速立体匹配,再采用左右一致性检验剔除误匹配点,得到立体匹配的初始视差图。然后将初始视差作为图割法构图的限制条件,对初始视差图进行二值分割。最后对分割获得的前景区域和背景区域施加不同的限制,并通过修正能量函数,使构图网络大大减小,从而进一步提高了匹配速度。试验结果表明,该算法既提高了立体匹配速度,又保证了匹配精度。     

利用平面约束的月球车立体匹配

为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。     

利用平面约束的月球车立体匹配方法

为了满足月球车视觉系统对检测障碍物检测的时效性和可靠性的需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数的策略对左右图像进行立体匹配。实验结果表明：所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为对立体匹配的实际应用奠定了基础。     

基于地面控制点的迭代动态规划立体匹配算法

提出一种基于地面控制点的迭代动态规划立体匹配算法.该算法首先利用左右图像对的颜色信息以及梯度信息计算视差空间图像,并得到左右视差图;然后运用左右一致性以及可信度约束得到地面控制点,并将地面控制点的约束信息填充到视差空间图像相应的列中;最后基于更新后的视差空间图像,利用迭代动态规划算法计算得到最终视差图.选用了一些标准图像对进行测试,实验结果表明该算法具有很好的性能.     

彩色显微图像立体匹配研究

研究了计算机显微立体视觉中的高精度立体匹配问题.建立了一种适合于彩色图像的立体匹配算法,使用多个匹配区域和多种相似性测度生成输出样本,通过两次均方差的统计剔除样本中包含的错匹配和误匹配数据,利用两次样本取平均,实现了高于单像素的匹配精度.实验结果表明,多匹配区域、多相似性测度算法在一定程度上提高了立体匹配的准确性和稳定性,当噪声均方差控制在20以内时,算法的匹配准确率约为80%.     

一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法

针对基于图切割的立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种新的快速立体匹配算法。首先根据图像边缘特征自适应变化窗口,并采用灰度差平方和匹配(SSD)作为相似判定准则计算初始视差图,再通过左右一致性校验去除误匹配点,在构造能量函数时,将初始视差作为能量函数的一个参考项,最后采用图切割(graph cuts)算法求取使全局能量最小的视差最优分配。通过标准图像对测试了提出的方法,并与其他方法进行了比较,实验结果表明,该算法不仅能够保留基于图切割的立体匹配算法对大的低纹理区域和遮挡像素较好处理的优点,而且匹配时间短,运行时间比原有算法约缩短了三分之二,能够满足工程实用性的要求。